这家AI数据代表厂商，正在推动人工智能价值进一步飞跃
《Market Glance:中国数据智能市场概览,2022》报告指出,随着人工智能技术的落地发展,数据规模正在不断提升,以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度,强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响,AI数据服务业进入了深度定制化阶段。
人工智能基础数据服务助力 AI 训练与调优,数据治理在AI应用落地实施中花费90%以上的精力,如何保证AI数据的高质量要求,是AI相关企业持续关注的方向。云测数据总经理贾宇航曾提到,AI应用场景比以往明显更加广泛,随之而来对数据标注精度、交付效率、知识经验的要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求将快速增长。这种相互之间的“吸引”现象,是当前AI数据服务行业的机遇和挑战,如能对AI产业进行前瞻性的数据需求预测,将能加速推动AI的产业化落地。
云测数据具备优秀的AI数据服务能力和领先行业实践,是AI数据行业典型代表厂商,于近期入选了《2022年中国面向人工智能的数据治理行业研究报告》“大数据智能产业生态圈”图谱。
据了解,云测数据先后推出了“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果。通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,设计了从创建任务到最后的验收等科学规范的数据处理流程,极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据,促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。
同时其也在积极推动技术标准创新,与AI领域各大代表企业积极推动行业相关标准体系化的建设,先后参与编写《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》、《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》;也在AI开发管理方面积极探索,参编了中国信息通信研究院牵头的《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准的研究和编制工作——《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》、《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分:模型交付》,以此来帮助企业提升AI研发运营效能,赋能业务价值提升,促进企业智能化转型。
随着2016年AlphaGo战胜人类棋手,新一波人工智能浪潮及产业进入加速发展期。随着技术创新的迭代升级,AI应用场景也比以往更加广泛,随之而来的,是对数据标注精度、交付效率、知识经验等要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求快速增长,这既是当前AI数据服务行业的机遇,也是行业快速发展的挑战。相信随着AI数据服务行业的高速发展和规范并举,AI数据价值将进一步飞跃。